El programa Prime de Amazon enfrenta juicio de la FTC por presuntas prácticas engañosas
Amazon se enfrentará a un juicio de la Comisión Federal de Comercio (FTC) por acusaciones de prácticas engañosas en su programa de membresía Prime, con procedimientos programados para comenzar el 22 de septiembre de 2025.
Amazon está programado para enfrentar un juicio de la Comisión Federal de Comercio (FTC) el 22 de septiembre de 2025, por acusaciones de que la empresa empleó prácticas engañosas para inscribir a los consumidores en su programa de membresía Prime y dificultó intencionalmente el proceso de cancelación. La demanda de la FTC, iniciada en junio de 2023, acusa a Amazon de usar 'patrones oscuros' —diseños manipuladores de la interfaz de usuario— para engañar a los consumidores y hacer que se suscriban a renovaciones automáticas de Prime. La agencia también alega que el proceso de cancelación de Amazon fue intencionalmente complicado para disuadir a los suscriptores de terminar sus membresías. En una resolución previa al juicio, el 18 de septiembre de 2025, el juez del Tribunal de Distrito de EE. UU. John Chun determinó que Amazon violó la Ley para Restaurar la Confianza de los Compradores en Línea (ROSCA) al recopilar la información de facturación de los clientes antes de divulgar completamente los términos de la membresía Prime. El juez también indicó que dos ejecutivos de Amazon podrían ser responsables personalmente si la FTC demuestra su caso durante el juicio. Amazon ha negado las acusaciones, afirmando que divulga claramente términos clave como precios y renovación automática durante los procesos de inscripción y cancelación. El resultado de este juicio podría tener implicaciones significativas en la forma en que las plataformas en línea manejan las suscripciones y el consentimiento del consumidor, potencialmente remodelando la economía digital y fortaleciendo las protecciones al consumidor contra tácticas de diseño manipuladoras.
Fuente
The VergeNoticias relacionadas
Verificación de hechos
Verifique los hechos del artículo utilizando fuentes y bases de datos externas.